Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi jarak tempuh kendaraan listrik berdasarkan estimasi State of Charge menggunakan metode Support Vector Regression. Data yang digunakan meliputi tegangan, arus, daya, suhu baterai, serta kecepatan kendaraan yang diperoleh dari pengujian sepeda motor listrik berbasis baterai lithium-ion tipe NMC, dengan SoC dihitung menggunakan metode Coulomb Counting. Model SVR dengan kernel Radial Basis Function mampu mempelajari hubungan nonlinier antara parameter input terhadap jarak tempuh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model dapat mengikuti pola data aktual dengan sangat baik, yang ditunjukkan oleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,9877 dan Mean Absolute Error sebesar 0,2666 km. Selain itu, penambahan variabel kecepatan berkontribusi dalam meningkatkan akurasi prediksi karena mampu merepresentasikan kondisi dinamis kendaraan. Dengan demikian, model yang dikembangkan mampu memberikan estimasi jarak tempuh yang andal serta berpotensi mengurangi fenomena range anxiety.